tailieunhanh - Nghiên cứu so sánh các phương pháp dự báo năng lượng gió

Nâng cao độ chính xác của các phương pháp dự báo năng lượng gió được xem là giải pháp chính để giải quyết vấn đề vận hành khi tích hợp chúng vào hệ thống điện. Bài viết nghiên cứu so sánh các phương pháp dự báo năng lượng gió trình bày việc tìm ra phương pháp dự báo tốt nhất trong các trường hợp nghiên cứu theo các tiêu chí MAE, WAPE và RMSE. | ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VOL. 20 NO. 5 2022 43 NGHIÊN CỨU SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NĂNG LƯỢNG GIÓ A COMPARATIVE STUDY OF WIND POWER FORECASTING METHODS Nguyễn Văn Ninh Nguyễn Hữu Định Lê Tuấn Hộ Trường Đại học Quy Nhơn1 Tác giả liên hệ tuanhole@ Nhận bài 21 02 2022 Chấp nhận đăng 19 5 2022 Tóm tắt - Nâng cao độ chính xác của các phương pháp dự báo Abstract - As the integration of wind power energy resources into năng lượng gió được xem là giải pháp chính để giải quyết vấn power system the enhancement of the accuracy of wind power đề vận hành khi tích hợp chúng vào hệ thống điện. Do đó mục forecasting methods can be considered one of the key solutions for tiêu của bài báo là nghiên cứu so sánh các phương pháp đã có solving the operational issues. Therefore the primary objective of this với các phương pháp kết hợp đề xuất dùng cho dự báo năng paper is to make a comparison between the existing methods and the lượng gió. Trước tiên mô hình ARIMA và phương pháp làm proposed combined ones for the wind power generation forecasting. mịn lũy thừa EXP được sử dụng để dự báo năng lượng gió Firstly two traditional statistical methods consisting of the ARIMA dạng chuỗi thời gian. Thứ hai mô hình mạng nơ ron được huấn model and exponential smoothing method EXP are used to make the luyện để dự đoán công suất gió phát ra. Hai phương pháp dự time series forecasting of wind power. Secondly a neural network model báo năng lượng gió kết hợp mô hình ARIMA mạng nơ ron is trained to predict wind power generation. Then two combined wind phương pháp EXP mạng nơ ron được đề xuất dựa trên power forecasting methods . the ARIMA model and the neural phương pháp phương sai-hiệp phương sai. Cuối cùng ba trường network and the EXP and the neural network are proposed based on hợp nghiên cứu các nông trại gió của Bỉ được sử dụng để minh the variance-covariance method. Finally the three case studies from họa hiệu quả của các phương pháp dự .